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导入 JSON 文件数据

本文以一个示例说明如何使用 Exchange 将存储在 HDFS 或本地的 JSON 文件数据导入 NebulaGraph 。

数据集

本文以 basketballplayer 数据集为例。部分示例数据如下:

  • player

    {"id":"player100","age":42,"name":"Tim Duncan"}
    {"id":"player101","age":36,"name":"Tony Parker"}
    {"id":"player102","age":33,"name":"LaMarcus Aldridge"}
    {"id":"player103","age":32,"name":"Rudy Gay"}
    ...
    
  • team

    {"id":"team200","name":"Warriors"}
    {"id":"team201","name":"Nuggets"}
    ...
    
  • follow

    {"src":"player100","dst":"player101","degree":95}
    {"src":"player101","dst":"player102","degree":90}
    ...
    
  • serve

    {"src":"player100","dst":"team204","start_year":"1997","end_year":"2016"}
    {"src":"player101","dst":"team204","start_year":"1999","end_year":"2018"}
    ...
    

环境配置

本文示例在 MacOS 下完成,以下是相关的环境配置信息:

  • 硬件规格:
    • CPU:1.7 GHz Quad-Core Intel Core i7
    • 内存:16 GB
  • Spark:2.3.0,单机版
  • Hadoop:2.9.2,伪分布式部署
  • NebulaGraph :3.8.0。

前提条件

开始导入数据之前,用户需要确认以下信息:

  • 已经安装部署 NebulaGraph 并获取如下信息:

    • Graph 服务和 Meta 服务的的 IP 地址和端口。
    • 拥有 NebulaGraph 写权限的用户名和密码。
  • 已经编译 Exchange。详情请参见编译 Exchange。本示例中使用 Exchange 3.8.0。
  • 已经安装 Spark。
  • 了解 NebulaGraph 中创建 Schema 的信息,包括 Tag 和 Edge type 的名称、属性等。
  • 如果文件存储在 HDFS 上,需要确认 Hadoop 服务运行正常。
  • 如果文件存储在本地且 NebulaGraph 是集群架构,需要在集群每台机器本地相同目录下放置文件。

操作步骤

步骤 1:在 NebulaGraph 中创建 Schema

分析文件中的数据,按以下步骤在 NebulaGraph 中创建 Schema:

  1. 确认 Schema 要素。 NebulaGraph 中的 Schema 要素如下表所示。

    要素 名称 属性
    Tag player name string, age int
    Tag team name string
    Edge Type follow degree int
    Edge Type serve start_year int, end_year int
  2. 使用 NebulaGraph Console 创建一个图空间 basketballplayer,并创建一个 Schema,如下所示。

    ## 创建图空间
    nebula> CREATE SPACE basketballplayer \
            (partition_num = 10, \
            replica_factor = 1, \
            vid_type = FIXED_STRING(30));
    
    ## 选择图空间 basketballplayer
    nebula> USE basketballplayer;
    
    ## 创建 Tag player
    nebula> CREATE TAG player(name string, age int);
    
    ## 创建 Tag team
    nebula> CREATE TAG team(name string);
    
    ## 创建 Edge type follow
    nebula> CREATE EDGE follow(degree int);
    
    ## 创建 Edge type serve
    nebula> CREATE EDGE serve(start_year int, end_year int);
    

更多信息,请参见快速开始

步骤 2:处理 JSON 文件

确认以下信息:

  1. 处理 JSON 文件以满足 Schema 的要求。

  2. 获取 JSON 文件存储路径。

步骤 3. 修改配置文件

编译 Exchange 后,复制target/classes/application.conf文件设置 JSON 数据源相关的配置。在本示例中,复制的文件名为json_application.conf。各个配置项的详细说明请参见配置说明

{
  # Spark 相关配置
  spark: {
    app: {
      name: NebulaGraph Exchange 3.8.0
    }
    driver: {
      cores: 1
      maxResultSize: 1G
    }
    executor: {
        memory:1G
    }

    cores: {
      max: 16
    }
  }

  # NebulaGraph 相关配置
  nebula: {
    address:{
      # 指定 Graph 服务和所有 Meta 服务的 IP 地址和端口。
      # 如果有多台服务器,地址之间用英文逗号(,)分隔。
      # 格式:"ip1:port","ip2:port","ip3:port"
      graph:["127.0.0.1:9669"]
      #任意一个 Meta 服务的地址。
      #如果您的 NebulaGraph 在虚拟网络中,如k8s,请配置 Leader Meta的地址。
      meta:["127.0.0.1:9559"]
    }

    # 指定拥有 NebulaGraph 写权限的用户名和密码。
    user: root
    pswd: nebula
    # 是否使用 RSA 加密的密码。
    # enableRSA: true
    # 使用 RSA 加密密码时的密钥。
    # privateKey: ""
    # 指定图空间名称。
    space: basketballplayer
    connection: {
      timeout: 3000
      retry: 3
    }
    execution: {
      retry: 3
    }
    error: {
      max: 32
      output: /tmp/errors
    }
    rate: {
      limit: 1024
      timeout: 1000
    }
  }

  # 处理点
  tags: [
    # 设置 Tag player 相关信息。
    {
      # 指定 NebulaGraph 中定义的 Tag 名称。
      name: player
      type: {
        # 指定数据源,使用 JSON。
        source: json

        # 指定如何将点数据导入 NebulaGraph :Client 或 SST。
        sink: client
      }

      # 指定 JSON 文件的路径。
      # 如果文件存储在 HDFS 上,用双引号括起路径,以 hdfs://开头,例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
      # 如果文件存储在本地,用双引号括起路径,以 file://开头,例如"file:///tmp/xx.json"。
      path: "hdfs://192.168.*.*:9000/data/vertex_player.json"

      # 在 fields 里指定 JSON 文件中 key 名称,其对应的 value 会作为 NebulaGraph 中指定属性的数据源。
      # 如果需要指定多个值,用英文逗号(,)隔开。
      fields: [age,name]

      # 指定 NebulaGraph 中定义的属性名称。
      # fields 与 nebula.fields 的顺序必须一一对应。
      nebula.fields: [age, name]

      # 指定一个列作为 VID 的源。
      # vertex 的值必须与 JSON 文件中的字段保持一致。
      # 目前,NebulaGraph  3.8.0仅支持字符串或整数类型的 VID。
      vertex: {
        field:id
      # udf:{
      #            separator:"_"
      #            oldColNames:[field-0,field-1,field-2]
      #            newColName:new-field
      #        }
      # 为 VID 增加指定的前缀。例如 VID 为 12345,增加前缀 tag1 后为 tag1_12345。下划线无法修改。
      # prefix:"tag1"
      # 对 string 类型的 VID 进行哈希化操作。
      # policy:hash
      }

      # 指定单批次写入 NebulaGraph 的最大点数量。
      batch: 256

      # 数据写入 NebulaGraph 时需要创建的分区数。
      partition: 32
    }

    # 设置 Tag team 相关信息。
    {
      name: team
      type: {
        source: json
        sink: client
      }
      path: "hdfs://192.168.*.*:9000/data/vertex_team.json"
      fields: [name]
      nebula.fields: [name]
      vertex: {
        field:id
      }
      batch: 256
      partition: 32
    }

    # 如果需要添加更多点,请参考前面的配置进行添加。
  ]
  # 处理边
  edges: [
    # 设置 Edge type follow 相关信息。
    {
      # 指定 NebulaGraph 中定义的 Edge type 名称。
      name: follow
      type: {
        # 指定数据源,使用 JSON。
        source: json

        # 指定如何将点数据导入 NebulaGraph :Client 或 SST。
        sink: client
      }

      # 指定 JSON 文件的路径。
      # 如果文件存储在 HDFS 上,用双引号括起路径,以 hdfs://开头,例如"hdfs://ip:port/xx/xx"。
      # 如果文件存储在本地,用双引号括起路径,以 file://开头,例如"file:///tmp/xx.json"。
      path: "hdfs://192.168.*.*:9000/data/edge_follow.json"

      # 在 fields 里指定 JSON 文件中 key 名称,其对应的 value 会作为 NebulaGraph 中指定属性的数据源。
      # 如果需要指定多个值,用英文逗号(,)隔开。
      fields: [degree]

      # 指定 NebulaGraph 中定义的属性名称。
      # fields 与 nebula.fields 的顺序必须一一对应。
      nebula.fields: [degree]

      # 指定一个列作为起始点和目的点的源。
      # vertex 的值必须与 JSON 文件中的字段保持一致。
      # 目前,NebulaGraph  3.8.0仅支持字符串或整数类型的 VID。
      source: {
        field: src
      # udf:{
      #            separator:"_"
      #            oldColNames:[field-0,field-1,field-2]
      #            newColName:new-field
      #        }
      # 为 VID 增加指定的前缀。例如 VID 为 12345,增加前缀 tag1 后为 tag1_12345。下划线无法修改。
      # prefix:"tag1"
      # 对 string 类型的 VID 进行哈希化操作。
      # policy:hash
      }
      target: {
        field: dst
      # udf:{
      #            separator:"_"
      #            oldColNames:[field-0,field-1,field-2]
      #            newColName:new-field
      #        }
      # 为 VID 增加指定的前缀。例如 VID 为 12345,增加前缀 tag1 后为 tag1_12345。下划线无法修改。
      # prefix:"tag1"
      # 对 string 类型的 VID 进行哈希化操作。
      # policy:hash
      }

      # 指定一个列作为 rank 的源(可选)。
      #ranking: rank

      # 过滤规则。符合过滤规则的数据会被导入NebulaGraph。
      # filter: "name='Tom'"

      # 批量操作类型,包括 INSERT、UPDATE 和 DELETE。默认为 INSERT。
      #writeMode: INSERT

      # 指定单批次写入 NebulaGraph 的最大边数量。
      batch: 256

      # 数据写入 NebulaGraph 时需要创建的分区数。
      partition: 32
    }

    # 设置 Edge type serve 相关信息。
    {
      name: serve
      type: {
        source: json
        sink: client
      }
      path: "hdfs://192.168.*.*:9000/data/edge_serve.json"
      fields: [start_year,end_year]
      nebula.fields: [start_year, end_year]
      source: {
        field: src
      }
      target: {
        field: dst
      }
      batch: 256
      partition: 32
    }

  ]
  # 如果需要添加更多边,请参考前面的配置进行添加。
}

步骤 4:向 NebulaGraph 导入数据

运行如下命令将 JSON 文件数据导入到 NebulaGraph 中。关于参数的说明,请参见导入命令参数

${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --master "local" --class com.vesoft.nebula.exchange.Exchange <nebula-exchange.jar_path> -c <json_application.conf_path> 

Note

JAR 包有两种获取方式:自行编译或者从 maven 仓库下载。

示例:

${SPARK_HOME}/bin/spark-submit  --master "local" --class com.vesoft.nebula.exchange.Exchange  /root/nebula-echange/nebula-exchange/target/nebula-exchange_spark_2.4-3.8.0.jar  -c /root/nebula-exchange/nebula-exchange/target/classes/json_application.conf

用户可以在返回信息中搜索batchSuccess.<tag_name/edge_name>,确认成功的数量。例如batchSuccess.follow: 300

访问 Kerberos 认证的 HDFS

使用 Kerberos 进行安全认证时,需使用以下两种方式之一访问 Kerberos 认证的 HDFS。

  • 在命令中设置 Kerberos 配置文件

    在命令中配置--conf--files,例如:

    ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --master xxx  --num-executors 2 --executor-cores 2 --executor-memory 1g \
    --conf "spark.driver.extraJavaOptions=-Djava.security.krb5.conf=./krb5.conf" \
    --conf "spark.executor.extraJavaOptions=-Djava.security.krb5.conf=./krb5.conf" \
    --files /local/path/to/xxx.keytab,/local/path/to/krb5.conf \
    --class  com.vesoft.nebula.exchange.Exchange  \
    exchange.jar -c xx.conf
    

    --conf中的文件路径有如下两种配置方式:

    • 配置文件的绝对路径。要求所有 YARN 或者 Spark 机器相同路径下都有对应文件。
    • (YARN 模式下推荐)配置文件的相对路径(例如./krb5.conf)。通过--files上传的资源文件就在 Java 虚拟机或者 JAR 的工作目录下。

    --files中的文件必须存储在执行spark-submit命令的机器上。

  • 不使用命令

    将 Spark 和 Kerberos 认证的 Hadoop 部署在相同集群内,共用 HDFS 和 YARN,然后在 Spark 的spark-env.sh中增加配置export HADOOP_HOME=<hadoop_home_path>

步骤 5:(可选)验证数据

用户可以在 NebulaGraph 客户端(例如 NebulaGraph Studio)中执行查询语句,确认数据是否已导入。例如:

LOOKUP ON player YIELD id(vertex);

用户也可以使用命令 SHOW STATS 查看统计数据。

步骤 6:(如有)在 NebulaGraph 中重建索引

导入数据后,用户可以在 NebulaGraph 中重新创建并重建索引。详情请参见索引介绍


最后更新: June 19, 2024